OpenAI 推出 ChatGPT Wallet,让智能体在用户批准下完成购买
OpenAI 推出 ChatGPT Wallet,为 ChatGPT Work、Codex 和 dots 中的智能体提供安全的购买方式,需经用户批准并沿用现有银行卡保护。原文未披露更多功能细节。
推荐理由:原文交代了 ChatGPT Wallet 的适用场景与用户审批机制,可据此判断智能体代付的边界。
OpenAI 推出 ChatGPT Wallet,为 ChatGPT Work、Codex 和 dots 中的智能体提供安全的购买方式,需经用户批准并沿用现有银行卡保护。原文未披露更多功能细节。
推荐理由:原文交代了 ChatGPT Wallet 的适用场景与用户审批机制,可据此判断智能体代付的边界。
OpenAI 在开发者博客中说明其内部部署数百个 OpenClaw 常驻智能体时采用的安全控制,包括隔离可信网关与不可信 LLM 执行环境、用沙箱限制网络和文件访问、以第二个模型做 Auto-review 审批。
推荐理由:OpenAI 公开内部数百个常驻智能体的沙箱、身份与审批配置,可作为企业部署 Agent 时的安全基线参考。
OpenAI Core Experimentation 团队撰文介绍用 Codex 配合 GPT-6 Astra 与 GPT-6.1 Sol 维护代码库的做法,团队已合并 1400 多个由模型提议的维护 PR,删除超过 80 万行死代码。
推荐理由:文中给出 GPT-6 Astra 与 GPT-6.1 Sol 在清理死代码和过期实验上的成本与产出对比,可作为选择模型档位的参考。
作者在 Codex 中使用 Astra 构建了太空探索游戏 Void Explorer,包含 2,048 个恒星系和超过 10,000 个程序化生成的行星,并分享了构建过程中的提示词。
推荐理由:作者以三款自研游戏为例,展示如何用提示词、测试场景和性能计数让 Astra 在 Codex 中完成从架构到渲染的迭代。
OpenAI 介绍其在 Agents SDK 的 Python 和 TypeScript 仓库中用 Codex skills、AGENTS.md 和 GitHub Actions 把验证、发布准备、示例集成测试和 PR 审查变成可复用工作流。
推荐理由:OpenAI 公开自家 Agents SDK 仓库用 skills 加 AGENTS.md 维护代码的完整配置,可迁移到其他开源项目。
OpenAI 宣布即日起可在 Codex 中通过 Figma MCP server 生成 Figma 设计文件,该 server 支持双向流转,既能把设计转成代码,也能把运行中的界面转回可编辑的 Figma 画布。
推荐理由:原文给出 Codex 与 Figma MCP server 双向打通的具体操作路径,读者可据此判断设计到代码的协作方式会怎样变化。
OpenAI 让 GPT-5.3-Codex 在空白仓库中以 Extra High 推理连续运行约 25 小时,消耗约 13M tokens、生成约 3 万行代码,从零构建一个设计工具。
推荐理由:作者用一次约25小时、13M tokens的实测,展示了用四份 markdown 文件约束 Codex 长任务的具体做法。
OpenAI 发布博客介绍 Skills、升级版 shell 工具和服务端 compaction 三项智能体基础能力,并给出长任务智能体的使用技巧。Skills 是可挂载进容器的版本化指令包,shell 工具提供可安装依赖、运行脚本并写出产物的托管容器,compaction 在上下文超阈值时自动压缩历史。
推荐理由:OpenAI 官方给出 Skills、托管 shell 与 compaction 的组合用法,含 Glean 生产数据与安全边界建议,可直接迁移到长任务智能体设计。
Alpic 在三个月内为内部和客户开发了二十多个 ChatGPT Apps,并总结出 15 条经验:ChatGPT App 中除用户和 UI 外还有模型这第三方,需要明确决定哪些信息共享给谁,例如用 structuredContent 同时给 widget 和模型,用 _meta 只给 widget。
推荐理由:作者用三个月开发二十多个 ChatGPT App 的实战经验,总结出上下文共享、UI 设计与上线配置的可迁移做法。
OpenAI Developers Blog 发布教程,介绍用 evals 系统检验 Codex 智能体技能的方法:先定义可测量的成功标准,再用 codex exec --json 捕获运行轨迹做确定性检查,最后用 --output-schema 约束的评分量表评估风格与约定。
推荐理由:OpenAI 官方给出用 evals 系统检验 Codex 技能的方法,从定义成功标准到确定性检查与评分量表,可迁移到自己的技能迭代。
OpenAI 发文解释在 GPT-5 发布后为何推荐用 Responses API 集成模型,称其为推理模型和智能体场景专门设计。文章称 Responses 在轮次间保留推理状态,GPT-5 通过 Responses 调用在 TAUBench 上比 Chat Completions 高 5%,内部基准显示缓存利用率提升 40–80%。
推荐理由:OpenAI 官方解释 Responses API 的设计取舍,读者可据此理解推理模型时代 API 为何从对话式转向有状态智能体循环。
OpenAI 开发者博客介绍 Realtime API 与 gpt-realtime 语音模型转为正式可用后的接口变化,并给出迁移到 GA 接口的建议。文章列出 GA 与 beta 接口的功能差异,包括图像输入、长上下文、异步函数调用、MCP 和音频 token 转文本等,并说明 GA 接口已移除 temperature 参数。
推荐理由:OpenAI 官方梳理 Realtime API 从 beta 到 GA 的接口变化与迁移要点,可帮助语音应用开发者判断改造范围。